时间：2023-07-11 17:37:45
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇统计学特征，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
【关键词】统计学教学案例
案例教学法最先运用于法学界和医学界，其后运用于管理界，它是通过对一个具体情境的描述，引导学生对这些情境进行讨论的一种教学方法。《统计学》是高职院校经济类专业开设的一门专业基础课，与社会生活的关系密切。通过教学实践我认为，在《统计学》授课中正确运用案例教学法，能得到比较好的教学效果。
一、运用统计案例教学的必要性
统计教学包括教学目的、教学内容和教学方法三个基本要素。教学目的是教学的核心，教学内容和教学方法都是为实现教学目的而服务的。统计教学以学生为中心，是统计教师的“教”和学生的“学”相结合的双边活动，因此既要调动教师的积极性，也要调动学生的积极性，这样才能较好地实现统计教学的目的。
统计案例教学是指在教师的指导下，学生通过对案例情况的熟悉，运用所学的统计理论和统计方法对案例中待解决问题进行分析和研究，对计算过程和计算结果进行分析和评价，从而选择一个最优解决方案的过程。
与一般的课堂讨论不同，案例教学是以现实中的实践问题和实际观测数据为依据，以学生为主角，学生运用所学的统计理论和方法，对从社会实践中获得的第一手资料进行讨论、分析、研究和论证，选取最优的解决问题的办法，老师只起引导作用。统计案例教学本质上是一种模拟统计实践的过程，它对激发学生专业学习兴趣、培养学生专业素质、提高学生在实践中探究学习方法的自觉性、有效地将理论知识转化为专业技能等方面都发挥了重要作用。
二、统计学案例教学的特点
案例教学法改变了传统教学方法教学内容死板、教学方式单一和教学效果不佳的缺点，从对学生进行素质教育和培养创造能力的角度，弥补了传统教学方法的不足。与传统教学方法相比，它具有以下几个鲜明的特点。
1.强调学生学习的主动性和积极性。
传统教学方法的主要目的是让学生了解、掌握知识，其一成不变的教学内容和模式，学生味同嚼蜡，学生只是被动地吸收知识，最后得到的效果就是使其不思进取缺乏新意。统计案例教学是以学生为中心，学生是教学的主体，教师是组织者和引导者，引导所有学生积极参与在讨论中，各抒己见。学生与学生之间有一种信息的交流，学生会积极思考，相互启发、讨论，他们会觉得这一学习过程很有趣，会主动积极地参与到这一过程中，对抽象的理论知识能有更直观、透彻的理解。
2.重视学生分析问题、解决问题能力的培养。
传统讲授法是教给学生正确答案，下结论的教学方法。统计案例教学注重引导学生运用所学知识来解决实际问题，教学案例与教科书上的例题不同，例题的作用是单一的、有限的，通过例题只是掌握和熟练所学的统计方法及计算公式，而案例的作用是多方面的，它让学生了解了分析问题的思路，要解决什么问题，如何解决，应用什么理论和方法，需要什么数据，怎样解读计算结果，并根据分析结果，提出针对性的对策和措施，训练学生综合运用所学知识去解决实际问题的能力，激发学生学习的兴趣和求知的欲望。
3.注重教师在教学中的“导演”作用。
在传统讲授法中，教师的教色是讲解员，强调的是老师对学生的一种“单向”传递，教师的责任在于把自己知道的书本知识传授给学生，师生之间互动、交流很少。案例教学中，教师的角色是导演者，其角色是指导案例教学的全过程，课前要有针对性地精选案例，课堂上组织案例讨论过程，去解决讨论中发现的问题，最后要进行总结，对整个讨论情况做出评价，因此在案例教学过程中，教师和学生之间不是简单的知识“单向”传递，而是师生之间思想、心得、智慧的“双向”交流，教师和学生都承担了更多的教与学的责任。
三、案例教学中应注意的几个问题
案例教学法有很多自己的独到之处，经过近百年的探索，在美国和世界各地得到了广泛的应用，显示了案例教学法的重要作用和强大生命力。但全面运用案例教学法时要注意以下一些问题。
1.首先应编写出本专业特色的案例教材，建立教学案例库。
教学案例应该本着“以用促学，学以致用”的原则，围绕不同的教学内容建立。每个案例都必须是真实事例，并配有相应的数据库以供选择各种统计方法进行分析，为了使学生对案例有全面深入的了解，还需对每个案例所涉及的数据的取得程序和方法、调查表的表式、样本点的分布、数据的含义以及案例的约束条件等作具体说明。
教学案例要突出“精”和“新”，所谓“精”就是不求量多，但求质高，所谓“新”就是案例要与时进步，具有时代特征。对此作者在教学实践中有体会：如每逢年末，组织学生适时地搜集国家统计局、地方统计局、网络系统等公布的有关统计方面的主要资料和数据做与教学相关的新的案例，学生在完成案例的编写过程中，既锻炼搜集资料、整理资料的能力，也提高学生们运用知识的能力，正是统计课的一个教学目的，因此这项工作能取得一举两得的效果。
2.统计案例教学方法应和传统授课方法相结合。
案例是为教学目的服务的，应与所对应的理论知识有直接联系，即案例教学一定要在理论基础上进行。只有将基本概念、基本原理理解得透彻，才能充分开展案例讨论，取得实效。而在理论知识普及和更新方面，传统讲授式教学法具有其独到之处，它能全面、系统地向学员传授基本概念和基本知识。但在讲授中要注意理论部分力求少而精，并注意启示学员学习的主动性、自觉性，使学员在系统掌握知识、技能的同时，提高分析问题和解决问题的能力。
3.统计案例教学方法对授课教师提出了很高的要求。
它要求统计教师不仅要融会贯通统计理论和方法，而且要对案例中问题的解决思路和方法有熟练的把握。在案例教学中学生是主角，教师起引导作用，针对不同的统计教学案例，教师只有事先亲自采用各种方法进行计算和分析，才能对学生使用哪些统计方法和统计分析软件进行计算和分析提出建议，并对学生采用不同的分析方法和得到的分析结果作出比较透明的比较和评价。因此加强师资队伍的建设，提高教师的整体素质，是案例教学法对教师提出的更高的要求。
4.实施统计案例教学过程中采用多媒体辅助教学，可以增加教学效果。
多媒体辅助教学方式是在授课过程中利用计算机、投影仪、网络等多种现代媒体，在多媒体教室进行授课的方式。国外学者的研究成果表明，人们的学习有1.0%是通过味觉，1.5%是通过触觉，3.5%是通过嗅觉，11.0%是通过听觉，83.0%是通过视觉取得的。因此在实施统计案例教学的过程中，通过采用多媒体手段配合案例教学，能方便快捷地处理统计图形、统计图表，使教学过程变得直观、形象，与传统黑板加粉笔教学相比，多媒体教学还能节约板书时间，增大课堂信息量，而且图文并茂、动感力强的课件又能增强学生的注意力和提高学习兴趣，使教学效果达到最佳。
【参考文献】
[1]闫晓波。非统计专业统计课程的建设问题[J].北方经贸，2002,（2）：116～117.
关键词：非星级旅店；问卷；顾客；社会统计学
一、研究背景
作为现代住宿业的重要组成部分，非星级住宿业承担着旅游接待的重要职能，在我国经济快速发展的过程中发挥了重要作用。随着经济和社会的发展，我国非星级住宿业成长迅速，规模不断壮大，经营方式更加丰富，越来越多的得到人们在旅行、商务等过程中的住宿青睐。同时，在非星级住宿机构的装饰风格、设施设备、产品功能、服务质量等方面的发展都有了明显的进步。然而，随着市场竞争激烈，企业的发展越来越需要对市场进行定位和划分，为企业创造更多的经济效益，同样非星级旅店也不例外。本文选取非星级旅店作为研究对象，具有重要意义。
二、数据的获取
为全面掌握成都市非星级旅店顾客社会统计学特征，本文主要采用了问卷调查法、访谈调查法、实证调研等方法。在问卷发放过程中，按照全市非星级住宿业分布进行抽样，对成都市一圈层、二圈层、三圈层的1500余名非星级住宿机构的顾客进行了面对面访谈调查，共发放问卷1500份，收回问卷1387份，经检查剔除重要信息回答不完全、回答内容完全相同、抗议性回答等问卷，最终形成有效问卷分别为1128份，有效率分别为81.3%。
三、数据分析
1.被访顾客社会统计学特征统计分析
被访顾客社会统计学特征是住宿机构在营销工作中进行市场划分的重要标准。本次被访顾客社会统计学特征如表3-1所示。就受访顾客性别而言，男性（52.1%）顾客略高于女性（47.9%）；年龄结构方面，受访顾客年龄集中在19到40岁，占比高达79.3%，18岁以下（3.5%）和61岁及以上（1.4%）占比均不足5%；文化程度方面，拥有大专（31.5%）和本科（35.4%）学历的顾客最多，其次是中专（高中）学历（23.1%），初中及以下学历和硕士及以上学历均在5%左右；就受访顾客的职业而言，各职业则分布比较均匀，公司职员和自由职业者的顾客相对较多，占比分别为23.9%和22.5%，学生顾客其次，占比为15.8%，其余职业占比则相对较少；受访顾客年住宿次数方面，次数与频率呈现反比例趋势，即年入住次数越多的特征，所占比重越少，受访顾客年住宿率主要集中在1到5次，占比高达74.1%。
2.被访顾客住前行为特征分析
顾客住前行为特征分析对于住宿机构对外宣传、市场定位和营销策划有着重要作用。本次被访顾客住前行为特征分析如表所示。就受访顾客住宿原因而言，分布相对均匀，干净整洁、方便安全、物美价廉所占比重分别为24.6%、30.4%、30.8%，服务可靠所占比重则仅有11.9%；住宿时间方面，打算住宿1晚和2晚的占绝大多数，占总比重的84.7%，其次为3晚的，占比为11.7%，打算住宿4晚的所占比重不足5%；住宿目的方面，选择休闲目的的顾客最多，占比达44.2%，其次是商务会议和探亲访友，分别为22.4%和24.3%。
3.顾客满意度住后行为特征观察变量的统计分析
一、熟悉统计学的含义
正常情况来看，统计学是对各种统计对象的数据资料进行搜集、整理、研究和分析，以表现其总体的特征和规律性的学科。 统计学的分析对象是客观事物的数量特征和数据资料，它主要培养学生搜集、整理、研究和分析等统计本领。学生要通过对所分析对象的总体数量关系和数据资料去伪存真、去粗取精，从而找出分析对象的特征、变化趋势和规律等。因此，初中数学课堂教学中的统计学实际上便是统计学课程，它是本文由收集整理根据生活中的各种具体现象，联系学生实际，并让学生收集、整理和研究统计数据的科学。其目的是让学生探索数据的内在规律性，以达到对客观事物的科学认识。
二、统计学与初中数学的关系
1. 数学是统计学的基础
数学是统计学的形成基础，统计学中诸多的基本理论都是以数学的演绎推理为支撑，而统计学又是数学书本知识在生活领域的具体应用和延伸。
2. 统计学是数学的一个分支学科
数学逐渐发展成为具有多个分支学科的大家族，统计学就是其中一个分支。这些年以来，随着社会的不断发展进步，统计学与人们的实际生活越来越密切，统计学也变得越来越重要。初中统计知识教学中，要经过分析大量的案例，使学生体会统计知识与生活生产和科技领域的密切关系，体会数学来源于生活，又用于生活，从而增强统计意识。因此，在授教课程时，教师应该放手让学生经历数据的收集、整理、描述、研究的整个过程，掌握统计的一般方法，建立统计的思想体系，从而提升学生研究难题、解决难题的本领。
三、初中统计教学应突出的重点
1. 带领学生摆脱经验的束缚，树立统计观念
在统计的入门教学中，通过简单的实例体会统计知识在实际生活中的应用，认识数学与实际生活是密不可分的，经历方差、研究数据、描述信息、进行判断的整个过程，树立统计观念，使学生获得一种新的解决难题的本领和方法，即把基本理论知识转化为一种解决实际难题的本领。
2. 强化学生统计意识
统计主要是分析人们实际生活中的一些数据，研究某些规律和特征，并以此帮助学生处理生活中的具体难题。 用样本估计总体是统计的基本思想，统计中常常采用从总体中抽出样本，经过研究样本数据来估计和推测总体的情况。教学中，教师要带领学生体会统计这种归纳的数学思想，并针对不一样的抽样大概得到不一样的结果，即对结论的“不确定性”有所感悟，使学生认识到统计知识是联系实际的枢纽。
3. 重视实际难题随机抽样
统计学主要有关两大类难题：首先是怎么样抽取样本，其次是怎么样对所抽取的样本进行整理、研究，从而对总体情况作出判断。 而样本的抽取是否得当，直接关系到对总体估计的准确度。
【关键词】统计学;统计思想;认识
1关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学,既研究社会生活的客观规律,也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果,坚持统计学的社会科学性质,使统计理论研究更接近统计工作实际,在国家和社会得到广泛发展。
2统计学中的几种统计思想
2.1统计思想的形成
统计思想不是天然形成的,需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括,才能逐步形成系统的统计思想。
2.2比较常用的几种统计思想
所谓统计思想,就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下:
2.2.1均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论,是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题,但要求观察其一般发展趋势,避免个别偶然现象的干扰,故也体现了总体观。
2.2.2变异思想
统计研究同类现象的总体特征,它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差,是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
2.2.3估计思想
估计以样本推测总体,是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设:样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响,在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
2.2.4相关思想
事物是普遍联系的,在变化中,经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况,总体又是由许多个别事务所组成,这些个别事物是相互关联的,而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而,总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
2.2.5拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在,所有实际事物的关系都表现得非常复杂,这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型,反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
2.2.6检验思想
统计方法总是归纳性的,其结论永远带有一定的或然性,基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信,检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
2.3统计思想的特点
作为一门应用统计学,它从数理统计学派汲取新的营养,并且越来越广泛的应用数学方法,联系也越来越密切,但在统计思想的体现上与通用学派相比,还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出:(1)统计思想强调方法性与应用性的统一;(2)统计思想强调科学性与艺术性的统一;(3)统计思想强调客观性与主观性的统一;(4)统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
3对统计思想的一些思考
3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过:“统计学具有处理复杂问题的非凡能力,当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时,唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单,因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外,有些人认为方法越复杂越科学,在实际的分析研究中,喜欢简单问题复杂化,似乎这样才能显示其科学含量。其实,真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是,有些人认为只有推断统计才是科学,描述统计不是科学,并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的,至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论,并且注重于把统计学应用于人类事物,试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念,如GNP、人口增长率等等,均是凯特勒及其弟子们的遗产。新晨
3.2要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知,逻辑推理方式主要有两种:归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设,即以所掌握的数据信息为依据,归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化,尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面,具有很大的作用。
3.3深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着,但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面:一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论;二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性;三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的,让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段,分析的方法技术已经有了质的飞跃,但与人类不断提高的要求相比,存在的问题似乎也越来越多。所以,我们必须深化对数据分析的认识,围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的,不断拓展研究思路,继续开展数据分析方法技术的研究。
参考文献:
[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).
[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).
从总体来说，笔者认为基本的统计思想包括三条：一是数量观。任何事物都是质量和数量的统一，数量观要求统计学从事物的定性认识出发，研究事物总体数量方面的特征，从而达到认识事物的发展趋势及其变化规律。因此，这不仅要求我们提高事物数量特征方面的认识，同时也提出了将数学知识应用于统计中的思想。二是总体观。统计要认识的对象是一个总体，它必须是许多事物的集合。统计的总体思想使统计始终要站在研究对象的整体角度来看问题，要对总体中各单位普遍存在的事实进行大量观察和综合分析，得出反映现象总体的数量特征。总体现象是相对稳定的，表现出某种共同的倾向，是有规律可循的，所以社会现象的规律通常具有总体的性质。三是推断观。统计研究主要基于对现象的规律性的认识，从这个角度讲，规律所寓于的对象是无穷无尽的，而我们所要观察的群体总是有限的，总结出来的规律，对整体现象的判断都是基于推断。推断思想告诉我们，认识的世界是无限的，如何利用已知的某些信息来推断这无限世界中的一些规律、特征。推断有两种情况：由已发生事物的部分推断整体；由已发生的事物推断未发生的事物。但无论哪种情况，所推断的对象和结论都是客观存在的，只是人们还没有认识而需要去认识而已。有些推断是无法对总体进行全面检验，前者如验血、破坏性产品试验，后者如城镇居民生活水平、价格变动调查等。推断思想是一种利用现有信息进行的概率推理。抽样推断是统计推断思想的集中体现。
笔者认为，说到统计思想就不能撇开统计学派别来孤立的谈论统计思想。不同统计学派，他们的研究对象及研究方法有所差异，统计思想的体现也必然有所差异。认识他们有助于更好地理解和运用统计。现在普遍的观点认为，统计学派大致有社会统计学派和通用科学派及方法论派之分。就通用科学派和方法论派而言，他们认为：统计学是通用方法论科学，在所有涉及实质性现象的领域中，统计方法都发挥着越来越重要的作用。这些统计方法具有内在联系和逻辑关系，在认识事物时存在比较通行的模式，特别是能够对观察资料、实验和试验资料进行数学处理的数理统计方法，不仅应用于社会经济的研究，而且应用于各个不同的学科领域。
笔者认为，统计思想在这里主要侧重于数学方面的思想，有以下几种体现：
一是均值思想。均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。它告诉我们统计认识问题是从其发展的一般规律来看，侧重点不在总规模或个体，体现了数量观和推断观。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
二是变异思想。统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。如果各单位之间不存在差异，也就不需要做统计，如果各单位之间的差异是按已知条件事先可以推定，也就不需要用统计方法。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。可以说，均值与方差这两个概念分别起到“隐异显同”和“知同察异”的作用。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
三是估计思想。估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质，样本才能代表总体，但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
四、相关思想。哲学认为，事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，我们所研究的事物总体是在同质性的基础上形成。总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间是相互关联的。相关概念表现的就是事物之间的关系。
五、拟合思想。拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势，趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
六、检验思想。统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
以上分析可以看出，上述思想均体现了统计思想的数量观、总体观和推断观。
社会统计学派认为：统计学是一门实质性的社会科学,既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。社会统计学继承和发展统计学的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在许多国家得到广泛发展。
苏联科学院、中央统计局和高等教育部在1954年3月召开统计科学讨论会，对通用科学派和方法论科学派的主张进行了批判。并根据多数意见作了如下的决定：“统计学是独立的社会科学。它在质和量的密切联系中研究大量社会现象的数量方面，研究社会发展规律在具体地点及时间、条件下的数量表现。统计学在社会生产力和生产关系的统一当中研究社会生产的数量方面。此外,统计学还研究自然和技术因素对于社会生活的自然条件的影响。统计学的理论基础是历史唯物论与马克思列宁主义的政治经济学,统计学根据这些科学的原理和法则,表明具体大量社会现象的量变,并说明它们的规律性。”这一观点与我国现阶段对社会经济统计学的定义是一致的，即社会经济统计学是关于国民经济和社会现象数量方面的调查整理分析的原理原则和方式方法的科学，是一门应用科学。这就决定了社会经济统计的研究对象是社会经济现象总体数量特征和数量关系，通过这些数量方面反映社会经济现象规律性的表现。从这里我们可以看出，它所研究的对象具有社会性、总体性、变异性等性质。
作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。它包括：
一、调查思想。统计调查就是要把统计对象作为一个整体，按照预定的要求，对反映这个整体的有关标志的数值，有计划地、系统地、科学地进行登记，取得真实可靠的原始资料。统计调查在统计工作的整个过程中，担负着提供基础资料的任务。所有的统计计算和统计研究，都是在原始资料搜集的基础上建立起来的，例如我国的人口调查或普查。只有搞好统计调查，才能保证统计工作达到对于客观事物规律性的认识，并制定相应的方针、政策。之所以有这一思想是由于作为一门应用科学的性质所决定的。
一、统计学中的几种常见统计思想
统计思想主要包括：均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等。统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
1.均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
3.估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
4.相关思想
事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
5.拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
6.检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
二、对统计思想的若干思考
1.要改变当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂，越科学。在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。
2.要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息（尤其是不完全甚至劣质的信息）去产生新的知识或去验证一个假设。即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
[关键词]统计思想；企业；认识
中图分类号：F27 文献标识码：A 文章编号：1006-0278（2013）03-050-01
企业统计由于受内外部各种因素的影响，工作质量不同程度地存在一些问题，应当引起有关部门的高度重视。主要表现在企业统计人员素质较低、统计数据质量有待进一步提高、企业统计服务职能不能充分发挥、统计指标体系与企业经营所需指标体系不一致、原始记录不全及统计台帐不规范。企业统计工作中存在的问题，是与特定的经济环境、历史条件、政治因素相联系的。
一、关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。
二、统计学中的几种企业工作中统计思想
（一）企业工作中统计思想的形成
企业工作中统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。企业工作中统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的企业工作中统计思想。
（二）比较常用的几种企业工作中统计思想
所谓企业工作中统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。企业工作中统计思想主要包括：均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：
1.均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
3.估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
4.检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
三、对企业工作中统计思想的一些思考
（一）要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息（尤其是不完全甚至劣质的信息）去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
（二）深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析（DDA）、推断性数据分析（IDA）和探索性数据分析（EDA）等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。
四、统计工作如何改进
关键词：统计学；问题；对策
中图分类号：G420 文献标识码：A
文章编号：1009-0118（2012）04-0101-01
一、统计学的性质与特征
根据《不列颠百科全书》的解释，统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。著名的《韦伯斯特大词典》指出，统计是一门收集、分析、解释和提供数据的科学。美国著名统计学家MarioF.Triola在其《初级统计学》里也写到：“统计指的是一组方法，用来设计实验、获得数据，然后在这些数据的基础上组织、概括、演示、分析、解释和得出结论”。综合来说，统计学就是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。其中数据收集主要是通过各种调查以获取数据，数据处理是将数据用图表等形式展示出来，数据分析是选择适当的统计方法研究数据，数据解释是对数据理论分析结果的说明，最后就是从数据分析中得出与实际结合的客观结论。
统计学的性质决定了其既重理论又重实践的特征。统计学有较强的理论性，统计理论分析所用的方法基本上属于数学的范畴，因此要学好统计学必须要求学生拥有较扎实的数学基础，同时对统计分析数据的解释大多也要结合所研究问题的专业理论；统计学同时又有较强的实践性，因为统计分析的基础是数据，而数据都是来源于对社会实践的调查所得，最重要的是统计分析的结论是要用来解决实际问题的。
二、高校统计学教学存在的主要问题
（一）培养计划设置不合理。统计学的理论基础主要来自于数学中的概率论，因此学生在学习统计学这门课程之前必须要求已经掌握基本的概率论知识，否则就会导致学生的知识体系产生跳级现象。这种情况不乏实例，有高校的培养计划里就出现过统计学与概率论两门课程基本同时进行（如安排在同一个学期），甚至先上概率论后上统计学，这种不合理的课程顺序设置给教师教学带来了很多痛苦和无奈。
（二）只重数理推导忽视专业理论分析。很多统计学教师自身是学数学出身的，因此在给学生教授统计学时非常热衷于数理统计理论和公式的推导，而对统计分析数据的解释及结论的得出寥寥数言即告完毕，学生感觉不像是在学习一门专业基础课程，反而感觉像是在学公共基础课——数学，这不仅会造成学生学习很吃力，而且会严重挫伤学生学习该门课程的积极性。
（三）过分强调应用和应试，忽视理论基础。这种现象和上述的刚好相反，很多经管类专业的统计学教师自身数理统计基础并不扎实，所以在教授统计学时往往会侧重应用和应试，比如只要求学生记住某个公式、怎样套公式等等，但从应试的角度考虑这种方法有一定的效果，但是从根本上讲违背了教学的初衷，学生虽然可能会考试及格但不一定真正掌握了统计学的知识，不利于其今后的长期成长。
（四）教材依赖性严重，不结合实际。这种问题不仅出现在统计学教学中，很多高校老师长期上某一门课程，但连续多年都使用同一本教材，不仅自身知识结构不断老化，而且无法及时将社会上的新兴现象与专业课程理论相结合。任何专业课程的理论知识体系都是随着社会实践的发展而不断更新和完善的，而且任何一本教材都不可能将该门学科的知识体系概括得完美无缺，因此依赖单一教材上课既不利于学生学习，也不利于教师自身素质的提高。
三、完善高校统计学教学的对策
（一）改革专业培养计划和课程设置。作为经管类专业基础课程，统计学的主要先行课程是概率论与数理统计，其他相关先行课程包括高等数学、线性代数、经济学、管理学等等，这些先行课程大部分要到大二上学期才结束，因此在设置专业培养计划时应考虑将统计学课程最早只能安排在大二下学期，或者靠后。同时，在统计学理论课结束后可相应安排一门统计软件分析之类的实验课程，以强化学生对统计知识的理解和应用。以笔者所在的广西工学院管理系为例，该系六个本科专业均在大二下学期开设有《统计与统计分析》和《统计与统计分析实验》两门课程，其中《统计与统计分析》一般排在前十周教学，而相应的实验课则排在后十周，这种连串的课程设置既有利于学生对统计学理论的理解和巩固，也有利于对统计分析方法应用的掌握，通过这种训练学生会把自己学到的统计学转化成一门实用技术，终身受益。
（二）完善教师的知识体系，全面培养学生的知识和能力。统计学的性质告诉我们，它是一门理论和实践结合非常紧密的学科，数理基础决定了对理论的掌握熟练程度，而专业理论是实践分析的依据，二者均不可偏废。作为统计学的专任教师，应在这两方面强化自身的基础。因此，文科专业出身的统计学教师可适当加强概率论等课程的深入研究，而纯粹数学出身的统计学教师应该强化对所教授专业主要理论的系统学习，只有这样学生才能得到全面的统计学教育。
（三）抛弃教材依赖，积极尝试案例教学。传统的教学方式过于依赖教材，而鉴于很多教师习惯使用同一本教材的弊端，一方面应建议教师尝试更换新的教材，另一方面应积极鼓励教师引入案例教学。案例教学是对社会实践的一种模拟，它非常有利于训练学生理论联系实际的思维，让学生在课堂上就能够接触到各种类型的实际问题，培养学生综合运用理论知识去解决实际问题的能力；同时，大多数案例问题的解决方案不是惟一的，具有挑战性和灵活性，这也有利于调动学生学习的积极性和主动性。
参考文献：
\[1\]刘伟.高校财经类本科统计学教学改革初探\[J\].科教导刊,2011,(7).
关键词：经济学；统计思想；探讨
统计学是对数据进行统计和分析，并从统计出来的数据内发现事物的规律。统计方法中蕴含着丰富的统计思想，只有对思想深入的了解，才能更好的运用统计方法。统计学的命脉是它与学科之间有着必要联系，如果这种联系不复存在，那么统计学就会英雄无用武之地，不能发挥出它应有的作用。统计学的应用广泛，在一定程度上它已经成为了一种“万能工具”，它对人类的发展都起到了巨大的作用。在人类发展探究中，都离不开统计学的参与。同样在经济学的研究中，也少不了统计学这个“万能工具”。统计学的具体实施，第一步应用解决的就是研究的目标和对象。经济学作为当今社会科学的重要组成部分，它的地位愈来愈高。想要在经济学中有效的利用y计方法，那就要充分的理解认识统计思想。
一、经济学的性质
经济学是一门社会科学，它的研究对象主要是经济行为和经济现象。人和社会如何将稀缺资源运用到各类商品中，并使这些商品供人们消费之用，正是这些资源的稀少和人的欲望，经济学应运而生。经济学的出现，使人们用最少的资源来满足人类的需求。经济现象包含了许多的变量因子，各种变量之间的关系错综复杂，使得对经济学的探索难上加难，所以要利用更多的方式方法来完成对经济学的探索。
二、统计思想是经济学中的重要组成部分
数学与统计学都是现代经济学的重要组成部分。对于数学的利用可以发现定性和定量之间的经济模型；对于统计学的利用可以在大量的数据中提取有用的信息。减少经验性分析的不准确性。经济系统中的不确定性使我们没有一个精准的方式来进行研究。所以统计思想在经济学中的地位居高不下。在经济学中，利用科学的统计方法能建造出一个数学模型，从而对经济关系进行分析。一些获得诺贝尔奖的经济学家们，都是通过利用统计思想来完成他们对经济学做出的杰出贡献的。可见统计思想在经济学中的重要性。如果用分析法来研究经济问题，那么就必须涉及统计学的应用，因为统计学主要的功能就是收集数据和对数据进行整理和分析。所以在经济学实际理论中，用到统计方法是毋庸置疑的，统计思想可以将经济学分成两个阶段：第一阶段就是准备数据阶段，这其中包括收集与整理；第二阶段是分析数据阶段，利用统计方法的多样性，来进行数据分析。
三、经济学中的统计思想
（一）数据收集的统计思想
宏观数据和微观数据共同组成了经济数据。其中宏观数据大多数是又政府部门进行收集和，而宏观数据只有利用现有的数据，所以从某种程度上说，宏观数据主要是二手数据。微观数据中大多数数据都没有进行过专业的统计，所以只要涉及到微观数据的经济研究就要对数据重新进行整理，来确保数据的准确性。经济学原始数据的收集往往是采用抽样调查法，抽样调查法就是从众多的数据中，随机挑取几个数据，通过少量的数据反映总体数据的特征。可见抽样调查法中蕴含着丰富的辩证统计思想。
（二）数据预处理的统计思想
无论是一手数据还是二手数据，都可能数据不能满足分析要求的情况，所以就需要对数据进行预处理工作，避免在工作中出现数据缺少的情况，而影响正常的分析工作。对数据进行预处理的过程中就会发现这其中包含着很多统计思想，其中信息分析是监测数据的可信度，效度检验是通过数据来反映研究主题是否有实际意义。插补方法是对数据进行补充，从而完成全局性思想。数据转换是在不对数据进行改动的情况下，用另一种方式来进行数据变换，展现出灵活性的思维模式。宏观数据平衡是使指标之间达到平衡，来从中找到数据的准确性，将平衡协调的思想发挥到极致。
四、经济学实证分析的统计思想
（一）经济现象描述出的统计思想
描述性方法是将统计指标、统计表、统计图中的数据进行加工融合，来分析出这些数据特征。统计指标的最明显特点就是可以将大数据转换成容易理解的模式，用简单的数字来展现数据的重要特征，帮助总体想法的形成。统计表能替代较长的文字描述，通过更直观的方式进行分析和对比。统计图更能生动的表达数据，给人留下深刻的印象。描述统计是一种比较常用的经验思维，通过分析个体的过去、现在、及未来，来对事实进行整理、归纳，并归纳出一定的发展趋势。显而易见，描述统计方法属于推理性逻辑，不具备科学性和准确性。
（二）计量经济分析出的统计思想
经济学研究如果只是对数据研究，那是远远不够的，所以对数据的总体进行推断是有必要性的，从中体现推断性统计思想的重要性。推断统计是以样本观测数据作为基础来对总体特征做出的估计，其中包含了区间参数和总体参数两部分内容，从中可以展现出估计与检验的统计思想。参数估计是通过样本中的数据来对总体特征进行推断，其中的准确率较低，其结果大概就是区间内的概率。样本推断总体是在认识方法中将同类事物进行推断。只有样本和总体的性质相同，得出的数据才能代表总体。但是其中的样本可能带有偶然性，在估计理论中在样本的数据是非常严谨的。经济学的统计思想还包括必然性和偶然性。必然性体现在对社会经济学的认识，理论模型是必然经济规律的呈现，在理论模型转化为计量模型时，必须将随机性的因素考虑进去。经济预测中对必然性的要求很高，但是预测中都含有一些不确定性，因为并不是每个预测数据都是准确的。只有对偶然性充分正确的认识，才能为必然性打下夯实的基础。在计量模型估计参数的方法思想中，都是平均的在统计资料中，提取出有用的信息，从而消除偶然性，获取必然性。在统计预测中会发现，大部分的规律都存在概率特征，未来的发展空间也只能给予适当的区间限定，从而体现出或然性统计思想。
五、分析经济学中的统计思想
（一）经济学和统计学的不同
经济学和统计学中最大的不同就是逻辑形式的不同，经济学偏重于演绎逻辑，是在理论的指导下收集数据，从分析结果中找出事前提出的假设，最终得出结论。经济学研究的思路往往是：首先学习一定的理论知识，在构建假设的数理模型，从假设的模型中得出数据，最后形成一个二手数据，最后得出结论。而统计学大多数是利用归纳逻辑，以数据作为研究中心，通过描述碜龀鲎畛踅崧郏通过对样本的分析推断出总体特征。统计学研究的思路往往是：针对于经济学中的问题，先进行数据收集，通过对数据的分析来得出相应结论，最后根据统计方法制定最后的结果。
（二）统计方法在经济学中的应用
统计规律是人们在一些杂乱无章的状态下，去寻找一些带有规律性的东西。统计方法是在具有一定数据的基础上去研究问题，找出一些可能存在的规律。统计方法是研究中比较常用的一种方法，单纯的从数量关系上去寻找规律难免会产生误导的问题。而统计学是教会人们如何运用正确的方法，来进行结论的解释。在一个好的经济学实证分析中，最重要的就是不要把实证搞的过于复杂，把时间精力浪费在研究实证的正确性上，要从一开始就避免这种情况的发生。
六、结语
综上所述，经济学的研究离不开统计思想的参与，所以要正确的认知统计思想，在经济学的实际运用中，使用正确的统计方法，在这个过程中要明白经济学和统计学在逻辑推理方面存在着怎样的不同，不要一概而论。从某种程度上讲，目前的统计方法在经济学中存在着一定的局限性，在经济学的理论研究中要注意正确的运用统计方法，避免一些统计方法的误用造成的恶果。
参考文献：
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大数据时代的到来，给与之密切相关的统计学专业带来了前所未有的机遇与挑战。本文针对统计学专业的自身特点，分析了专业中存在的问题，并从人才培养目标的定位，课程的调整与设置，教学手段创新和完善教学评估体系等几个方面提出了一些合理化的建议。
关键词：
大数据；统计学；教学改革
一、引言
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。大数据具有以下的鲜明特点：第一个特征是数据量大。第二个特征是数据类型繁多，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。第三个特征是数据价值密度相对较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。第四个特征是处理速度快，时效性要求高，这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。统计学专业是与数据分析处理联系最为紧密的学科之一。大数据时代的到来不仅为统计学专业的发展带来的前所未有的机遇，同时也带来了巨大挑战。传统的统计学专业已不再适应大数据时代的信息爆发式增长的要求，这就要求我们应该对统计学专业进行重新定位，并在此基础上调整相关课程，改革传统的教学手段以及完善教学评价体系，以适应大数据时代的到来。
二、统计学专业改革的建议
(一)人才培养目标的重新定位如果说以往的统计学专业是以培养简单的“应用型”人才为目标，那么随着大数据时代的到来，社会不仅仅需要会应用基础统计知识处理相关领域的问题的单一的应用型人才，而是对人才提出了更高的要求：大数据时代下的统计学专业的人才除了应该具备基础的数据收集，处理和分析的能力之外，还应该了解相关应用领域的背景知识，而且应具备很强的自我学习能力，以适应大数据时代数据量大，总类繁多，时效性高等发展特点。因此，统计学人才培养目标应该重新作出调整，应该以培养全新的“复合型”统计人才为新的目标。
(二)课程设置的调整随着人才培养目标的重新定位，随之而来的就是应该对不再适应时展要求的课程进行必要的调整。首先，大数据的分析和处理与以往的经典分析方法有很大不同，以往的统计分析方法主要是建立在抽样基础之上，而大数据时代信息处理迅速，信息获得途径广泛，而且信息价值密度低，这就要求数据处理时，可以以全体作为样本，而不是进行抽样；分析时必须考虑所有数据而不是剔除所谓的异常数据。因此，以往的经典统计分析方法已不再适应大数据的处理和分析，必须适当的调整经典分析方法的课程设置，增加新的适用于大数据分析的课程。其次，随着数据量的爆发式增长，所有的统计工作对计算机的依赖程度越来越高，这就要求统计学专业的学生不仅掌握统计学专业的基础知识，同时应该熟练掌握计算机专业知识相关知识，因此，在课程安排时，应注意计算机相关课程的适当增加。基于上述原因，可以考虑增加如下课程：机器学习，模拟算法，数据挖掘，R语言软件分析等课程，同时适当降低传统分析方法课程的学时比重。此外，为了使学生能够对相关应用领域的背景知识有所了解，可适当增设与应用领域相关的通识课程。
(三)教学模式与手段的创新以往的教学模式，通常是以课堂教学，掌握书本经典理论为主。虽然，传统教学手段有着学生理论基础扎实等诸多优点，但是同时也存才学生过于偏重理论知识的掌握，动手能力不足，理论与实践脱节等缺点。随着社会的发展，尤其统计学专业自身具有鲜明的应用专业特点。只采用传统的教学模式和手段显然不再适合大数据时代的需要；同时，随着大数据时代的到来，多媒体手段日益丰富多彩，为传统教学的创新提供了必要的支持。因此，为了适应大数据时代人才的要求，必须改革传统的教学手段和模式，在传统教学基础上，加大实验教学的比重，在传统教学外，增加社会实践环节，引入微课慕课，翻转课堂等全新教学模式，以提高学生的学习兴趣，锻炼学生理论应用于实践的能力，从而为以后使用大数据时代的工作打下坚实的基础。
(四)教学评价体系的完善传统的教学评价体系，通常是采用书面考核的方式对学生的学习进行评价，随着时代的发着，单纯的笔试评价不足以衡量学生的全面能力，最后导致出现高分低能的情况的出现。为了适应大数据时代对人才多方面能力的需求，必须对传统的考核评价体系做出适当的调整，以评价学生的多方面能力，尤其是动手能力，学习能力和应用相关理论处理实际问题的能力。具体可以采用多种考核方法相结合的方式。如：增加平时的考核力度，增加实践项目的考核，通过布置适当的项目论文，采用答辩的形式，以锻炼学生适应以后工作，独立分析解决问题的能力。此外，传统教学评价体系通常是单方面的，只有对学生成绩的评价，为了适应大数据时代的到来，全面提高教学质量，可采取双向教学评价体系，如：增加学生对教学环节的评价体系。以及教师间同行间的评价体系等。
三、启示
关键词：统计；数据；对象；调查ExcelR语言；SASSPSS
一、统计学的内涵
统计学是关于收集、整理、分析和解释统计数据的科学，是一门认识方法论性质的科学，其目的是探索数据内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。统计学的研究对象是指统计研究所要认识的客体。一般来说，统计学的研究对象是客观现象总体的数量特征和数量关系，以及通过这些数量方面反映出来的客观现象发展变化的规律性。它是一门研究随机现象，以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。
二、全面了解统计研究对象，做好统计准备工作
要做好统计工作我们首先要全面了解研究对象所具有哪些特点，以便有针对性地更好地开展我们的工作。数量性是统计学研究对象的基本特点，统计学以客观现象总体的数量作为自己的研究对象的，是对总体普遍存在着的事实进行大量观察和综合分析，得出反映现象总体的数量特征和资料规律性。自然、社会经济现象的数据资料和数量对比关系等一般是在一系列复杂因素的影响下形成的。在这些因素当中，有起着决定和普遍作用的主要因素，也有起着偶然和局部作用的次要因素，对于每个个体来说，就具有一定的随机性质，而对于有足够多数个体的总体来说又具有相对稳定的共同趋势。我们研究总体的统计数据资料，不排除对个别事物的深入调查研究，是为了更好地分析研究现象总体的统计规律性，统计研究对象的总体各单位，除了在某一方面必须是同质的以外，在其他方面又要有差异，而且这些差异并不是由某种特定的原因事先给定的，总体各单位除了必须有某一共同标志表现作为它们形成统计总体的客观依据以外，还必须要在所要研究的标志上存在变异的表现，否则就没有必要进行统计分析研究了。
三、在统计工作中采取的调查方法
统计学常用的统计调查方式有定期统计报表、普查、抽样调查、重点调查、典型调查等。定期统计报表是我国统计调查工作的一种重要的组织形式，它是按照国家有关规定，自上而下地统一布置，自下而上逐级按照统一要求提供基本统计资料的一种报告制度。普查是专门组织的一次性的全面调查。重点调查是一种非全面调查，它是对所要调查的总体中选择一部分重点单位进行调查。抽样调查是从研究的总体中按随机原则抽取部分单位作为样本进行观察研究，并根据这部分单位的调查结果来推断总体，以达到认识总体的一种统计调查方法。典型调查是根据调查的目的与要求，在对被调查对象进行全面分析的基础上，有意识地选择若干具有典型意义的或具有代表性的单位进行的调查，还有就是各种统计调查方式要根据不同的情况加以结合运用。其中重点调查和典型调查都是非全面调查，不能混淆，比如一个公司底下有若干个相同子单位，有目的的抽取几家具有代表性的进行调查称为典型调查；如一个公司开展调查活动，领导会安排要对哪几项工作是当期比较急或重要的，然后重点调查哪几项工作就称为重点调查。简单地说典型调查是有目的的对具代表性的事物进行调查；重点调查是在调查范围内需要调查更仔细的事物。
四、运用计算机软件做好统计工作
我们针对统计研究对象的特点，采用适当的调查方式，要得出精确的统计结果，这无疑离不开计算机软件的应用。在统计研究对象中，我们利用统计自身特有的方法，探索现象去发展规律，对于最基本的统计图表，微软公司办公软件Office中的Excel就可以完成。对于Excel2007以前的版本只能画简单的柱状图、饼图、圆环图、散点图等，还能运用统计函数做一些相关的计算，生成数据汇总表或数据透视表。Excel2007以后的版本在做统计分析前，要安装一个“数据分析”功能包，安装好后它会出现在数据菜单下的“分级显示”模块的右边。有了这个数据分析包就可以做时间数列分析（如：移动平均法、指数平滑法、趋势推测法）、假设检验（如：均值的假设检验、两样本方差的F检验、独立性卡方检验）、相关与回归分析等。我们也可以使用R、SAS或SPSS。R语言给人的第一印象是免费开源，它小巧好用，源代码开放，可以根据自己的需要进行更改，也可以在R的综合档案网络CRAN中下载安装不同的功能包，R语言也是现今统计学界比较流行的工具软件，广泛被用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能，但由于随意性大对于非常用函数还是自己写比较好，下载别人的函数包使用风险比较大，要做好统计工作我们应该很好的掌握并运用它。
SAS是由美国Northcarolina州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务，数据访问、数据管理、数据呈现和数据分析。但是由于它专业性强，需要一定的编程基础，而且要付费购买正版软件，所以只适用于大型公司或企业里进行统计分析。
大数据时代给统计学的发展带来了巨大的机遇和挑战，对统计数据的收集、整理和分析等方面都带来很大的影响。为了适应大数据的需要，高等院校经济管理类专业统计学课程教学改革势在必行，文章给出了相应的教改思路。
关键词：
大数据时代；统计学教学；课程教学改革
教育部规定，统计学是高等院校管理类和经济类专业的核心课程之一。大数据时代的到来及其处理技术的日益更新，影响着当前各行各业、相关领域及学科的发展，尤其对统计学的影响更为深刻。统计学原有的结构架构、理论体系等都遇到了前所未有的冲击和挑战。如何提高经济管理类本科专业的统计学教学效果，增强学生应用统计学的理论方法解决大数据时代实际经济问题的能力，是目前统计学教学有待解决的问题。大数据时代背景下，我国高等院校经济管理类学生开设的《统计学》课程教学改革已势在必行。
一、大数据对统计学的影响
统计学是收集、整理和分析数据的方法论科学。大数据时代，统计学的研究对象依旧是数据。大数据对统计学的理论与方法具有多方面的影响和冲击，具体表现在以下几个方面:
1.大数据对数据收集的影响。以往统计数据主要是由统计调查和实验获得的。在大数据时代，统计数据的产生方式呈现多样化，如由网站浏览痕迹、GPS系统、监控视频等方式产生，由此数据量呈现几何级数增长，使海量数据很容易获得。在大数据时代，很多数据在收集的时候不像以往的统计调查那样首先要确定收集数据的目的和用途，而是漫无目的地收集数据，事先并没有确定性的用途，因此数据的价值密度很小。例如大街小巷布满了监控录像设备，几乎公共场所所有发生过的事情都被摄录下来形成了视频数据，但如果想从中获取某事件的线索，却是大海捞针。不过大数据由于其数据量很大，通过各种统计分析后最终可能带来很多意想不到的价值和效果。这对大数据的整理、分析、解释和应用等都带来了很大的挑战。
2.大数据对数据整理的影响。以往通过统计实验和调查得到的数据都是结构化数据，如时间数列等，可以很方便地用二维表格表示。而大数据时代的数据除少部分数据具有结构化特征外，更多的是非结构化数据，很难直接转换成二维表格，例如文本、图片、所有格式的办公文档、各类图像和音频/视频数据、HTML等等。这些复杂结构的数据使得数据的整理过程要有所调整。传统的统计数据整理包括数据的审核、筛选、排序等预处理，数据的分组、汇总与显示等。大数据的获取，使数据整理步骤更加复杂，需要应用更多的技术，例如数据的甄别技术、数据仓库技术等等。
3.大数据对数据分析的影响。大数据时代由于数据是海量的，使数据具有样本即为总体的特征。因此，数据分析不再总是对样本分析，有些是直接进行总体分析。传统统计学的样本分析方法，例如假设检验、参数估计等方法，有的已不再适用。还应加入一些新的分析技术，例如数据挖掘技术的应用。
二、适应大数据时代需要经管类专业统计学课程教改思路
经济管理类专业统计学教学主要包括统计学理论教学、实践教学、案例教学等内容。为了适应大数据时代的要求，统计学课程教学改革可以重点从以下方面进行：
1.统计学理论教学改革大数据相对于统计学的发展既是机遇，又是挑战，因此我们在教学过程中首先要夯实统计学基础知识的教学，讲清楚统计学的基本原理方法。结合大数据的特点，对统计学的基本内容进行拓展，引导学生思考怎样把已学过的统计学基本方法和原理应用于大数据处理过程中，例如在大数据下怎样完成进行数据的获取、选择与辨别、保存与处理加工等，怎样确定可能的数据范围与来源，怎样建立指标体系并分类数据，怎样调整或制定相应的统计参考标准，以及怎样把非结构化数据进行结构化再统计分析等。另外，统计学教学，应该结合各专业的特点。随着大数据时代的来临，各行业对统计人才的需求量都会增加。《统计学》作为专业基础课，要探究与经管专业学科的交叉性，使统计学基础知识与学生的专业课程能有效地结合，培养出复合型人才。工商管理、会计、市场营销、金融、国际贸易等专业，结合不同专业的人才培养方案，总结出能为本专业服务的可行的统计学课程教学模式和内容。例如对于会计专业的同学，通过解读财务数据背后隐藏的内容引起学生对数据统计的兴趣，在指标分析内容上着重讲解财务分析指标以及在企业管理中的应用问题；再如进入网购时代后，电子商务日益壮大，对于市场营销专业的学生，则鼓励学生自己设计调查问卷，从身边的同学入手收集自己所关注的数据，从中获取专业信息。因此，一定要结合各专业的特征，以及“大数据”的特征，着力加强统计学的拓展教学和基础知识教学。
2.统计学案例教学改革大数据产生和发展于规模经济，每个大数据问题都与实际经济或社会问题有紧密联系，因此，在实际教学时，要突出案例教学，通过案例教学慢慢引入大数据的定义和相关的大数据处理技术，增强学生的实际分析能力。案例教学把学生引入具体事件，使学生直接认知和分析问题的原因和趋势，从现实问题出发，寻找问题的各种解决方案，并进行最优选择。老师可以设计一些题目，给出要求，让学生自行设计方案，通过收集、整理和分析数据，撰写研究报告，完成对实际问题的分析和解决等。案例教学比课堂习题更接近“实战”，能激发同学们的积极性，帮助学生理解理论知识，也利于锻炼学生的解决问题能力。
3.统计学实践教学改革在案例教学中，同学们掌握了数据收集、整理、分析方法，需要进一步到相关领域中去实践，如电商、企业、金融、营销等需要决策的领域。实践教学能考核应用型人才的综合能力，把学过的基础知识与相关行业联系起来，面对大量数据辨别出有用的数据，深入处理，进行行业分析做出最优决策，最终完成行业分析报告。此外，还要加强统计软件的实验教学，使学生在实践教学中使用Excel,SPSS，SAS等统计软件，让学生运用软件来加工处理数据和分析数据。在讲授理论内容时，与统计软件操作同步讲解，使学生能够上机实现所有操作。给学生增加实践机会和拓展的机会，满足统计学实践教学目的，让学生不仅掌握理论知识，而且不断地进行实践操作，并在实际工作生活中充分的运用统计学方法解决现实问题。
三、结语
在大数据时代，我们要抓住机遇，在数据收集、数据整理和数据分析等方面进行改革和创新，促进统计学的发展。同时对统计学课程教学上，进行统计学理论教学改革、案例教学改革和实践教学改革，以适应大数据时代的需要，为社会培养出复合应用型的专业人才。
参考文献：
[1]张少杰.统计学教程[M]，科学出版社，2015年.
